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From Random to Informed Data Selection: A Diversity-Based Approach to Optimize Human Annotation and Few-Shot Learning

Título
From Random to Informed Data Selection: A Diversity-Based Approach to Optimize Human Annotation and Few-Shot Learning
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2024
Autores
Alcoforado, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Okamura, LH
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Fama, IC
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Dias Bueno, BF
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Lavado, AM
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ferraz, TP
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Veloso, B
(Autor)
FEP
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Reali Costa, AH
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ata de Conferência Internacional
Páginas: 492-502
16th International Conference on Computational Processing of Portuguese, PROPOR 2024
Santiago de Compostela, 2024
Outras Informações
ID Authenticus: P-00Z-X89
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Documentos
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